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“人工智能是新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的重要驅動力量，加快發(fā)展新一代人工智能是事關我國能否抓住新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革機遇的戰(zhàn)略問題?！薄眨泄仓醒胝尉志腿斯ぶ悄馨l(fā)展現(xiàn)狀和趨勢舉行了集體學習。
2015年以來，人工智能兩次被寫進政府工作報告，并相繼出臺了《中國制造2025》《“互聯(lián)網(wǎng)＋”人工智能三年行動實施方案》《“十三五”國家科技創(chuàng)新規(guī)劃》《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》等系列政策給予支持。
2017年人工智能進入爆發(fā)期。從數(shù)據(jù)來看，中國市場增長率達50%，預計2018年市場規(guī)模約380億元。
在工業(yè)領域，人工智能被視為工業(yè)4.0的大腦，它將變革生產(chǎn)。
俗說話，外行看熱鬧內(nèi)行看門道，這次我們通過AI架構搭建者、技術提供者、技術應用者的視線，剝繭抽絲地看到AI落地情況，與行業(yè)共同交流這一偉大變革。
百家爭“智”的新風口
人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展離不開政策的支撐，同時也離不開核心企業(yè)的引領和推動，他們在人工智能的生態(tài)建設過程中起到了非常重要的作用。
據(jù)了解，中國和美國正是依托一些核心企業(yè)的發(fā)展占據(jù)了AI的領頭位置，例如美國的Google、Amazon，中國的BAT。
可以說，BAT的幾乎可以代表國內(nèi)AI的發(fā)展水平，因為百度在AI領域做得最早，所以相對來說百度AI體系最健全。
去年，在中國科技部確定的一系列人工智能重點發(fā)展平臺中，百度的自動駕駛、騰訊的智慧醫(yī)療、阿里巴巴的智慧城市等人工智能的落地隨之變得更清晰。
此前，在百度描繪的人工智能技術框架中，底層包括百度大腦和百度智能云，上層包括DuerOS和Apollo兩大開放平臺，依托這一框架，百度能為多個行業(yè)提供開發(fā)工具和AI解決方案。
而百度自己的AI落地成果也非常快，在今年百度AI開發(fā)者大會上，百度第100臺自動駕駛巴士“阿波龍”已正式量產(chǎn)下線，將在國內(nèi)外同時開展商業(yè)化運營。
與此同時，騰訊在醫(yī)療領域的覓影、阿里巴巴的城市大腦也都做的如火如荼。
得益于行業(yè)核心企業(yè)的大力推進，我國加速建立起了從底層基礎設施到算法再到應用，相對完整的人工智能產(chǎn)業(yè)體系。
實際上，對于大部分人工智能參與者來說，他們不像BAT一樣大而全來做成一個體系，他們只是做體系的一部分，即如何利用專業(yè)領域的技術落地AI。
筆者采訪了在行業(yè)中率先提出“產(chǎn)業(yè)人工智能”概念的北京國雙科技有限公司（下稱“國雙”）工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)事業(yè)部副總經(jīng)理樸志民，他認為AI人工智能除了深度學習、智能感知的能力，同時還要結合數(shù)據(jù)科學家、行業(yè)專家的能力，通過模型或者算法去實現(xiàn)智能化。這一概念涵蓋了數(shù)據(jù)科學+技術能力+行業(yè)經(jīng)驗+平臺整合的綜合能力。
作為大數(shù)據(jù)和人工智能解決方案提供商，國雙面向工業(yè)領域提供工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺技術和工業(yè)APP應用，憑借其在數(shù)據(jù)處理的綜合能力，解決工業(yè)大數(shù)據(jù)的痛點問題——挖掘、整合與應用。
從實際應用來看，國雙主要通過監(jiān)控設備、預警故障、診斷故障和預測故障等四個核心能力優(yōu)化傳統(tǒng)工業(yè)運營能力?；诠I(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺和完整的行業(yè)專業(yè)團隊，國雙打造了端到端的AI服務。
不得不說，隨著國雙等不同AI層面的企業(yè)的深入，我國人工智能將不斷細化和落實，延續(xù)當前快速發(fā)展的勢頭。
AI落地并非易事
如下圖，人工智能從架構上分為基礎層、技術層和應用層三層。應用層是將人工智能技術與應用場景結合起來，實現(xiàn)商業(yè)化落地，這個部分是國內(nèi)人工智能發(fā)展最為活躍的領域，呈現(xiàn)出百花齊放的態(tài)勢，主要應用包括機器人、智能安防、智能家居、無人駕駛等多個領域。
那么，究竟AI落地是否存在水土不服呢？我們從國內(nèi)領先的機器人制造商——新松機器人的應用一解其中味。
今年，新松機器人作為課題負責單位參與河北工業(yè)大學牽頭的科技部智能機器人專項：“基于數(shù)據(jù)驅動的工業(yè)機器人可靠性質(zhì)量保障與增長技術”，該技術可以對原有的工業(yè)機器人本體采集數(shù)據(jù)，通過對自身關節(jié)、核心零部件、電流、傳感器等參數(shù)進行相關的先進算法分析，讓機器人具備了對自身性能提高，以及新產(chǎn)品修正迭代提供了堅實基礎。
不難發(fā)現(xiàn)，新松已將AI技術賦能機器人，讓機器人變得更智能。
杭州新松機器人研究院陳立院長認為，國產(chǎn)伺服驅動器性能的提升以及互聯(lián)網(wǎng)技術的融合，使以前相對閉塞的運動控制變得更多源豐富，讓更多的先進控制算法在機器人本體上得到更好的應用，從而提升機器人的軌跡精度、速度規(guī)劃等性能。AI技術在工業(yè)機器人上的產(chǎn)業(yè)應用，通過增加傳感器、融合機器視覺、深度學習等，讓人機在近距離范圍內(nèi)協(xié)同作業(yè)具備可行性。
陳立院長表示，AI技術應用到工業(yè)機器人領域上，需要精準的數(shù)據(jù)給與，和高保真的采樣同步，才能讓機器做出準確的判斷。在一些自動化應用場景中，產(chǎn)品的良品通過率需要達到99.99%。雖然深度學習算法是人工智能當前的一大技術亮點，但是對于自動化行業(yè)來說，更多的是需要一個穩(wěn)定的技術輸出保證，這也是當前AI落地應用的瓶頸。
相較于智能家居、機器人等領域，在食品飲料行業(yè)AI的潛能應該更大，但實際應用卻寥寥無幾。
國際食品巨頭旺旺集團研發(fā)總處陳俊江總處長告訴工控小編，食品變因多、規(guī)格種類多、產(chǎn)品組合更多，因此需要能夠識別判斷不同變化規(guī)律且能做出正確反饋的平臺。
對于旺旺這類產(chǎn)品線非常龐大的企業(yè)來說，做一個大規(guī)格、大品相的產(chǎn)品配套平臺容易，但是還有很多小規(guī)格的產(chǎn)品無法得到解決，不可能每一種規(guī)格都配套單獨的平臺去執(zhí)行。
最讓陳俊江處長擔憂的是，在龐大的生產(chǎn)線中如果自動化一旦出錯，那樣造成的不良損失會更大。
雖然AI落地食品行業(yè)還尚待時日，但目前旺旺已經(jīng)引進了數(shù)字化系統(tǒng)，存儲、匯整、歸檔旺旺的食品配方及物料等信息。
不過，據(jù)陳俊江透露，由于旺旺的產(chǎn)品線過于龐大，目前采用的系統(tǒng)還沒有做到完全自動化匯整，還需要依靠人來串聯(lián)現(xiàn)有的資料，實現(xiàn)公司部分信息的自動化整合。
對于一種新技術來說，從技術發(fā)展成熟到全球化應用必然需要一段時間，人工智能也不例外。雖然國內(nèi)人工智能產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)還較為薄弱，行業(yè)對政府政策支持還十分依賴，但隨著企業(yè)競爭和協(xié)同需要的增強，人工智能滲透率將逐步提升，并實現(xiàn)真正意義上的落地。
工商網(wǎng)監(jiān)
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